Продолжаем разбирать выводы Product Manager Practices for Delegating Work to Generative AI. Одна из самых распространённых ошибок — ждать, что нейросеть сможет принять продуктовое решение, если просто расписать ей задачу в деталях.
На практике это не работает. Допустим, вы просите AI расставить приоритеты для бэклога. Он выдаст логичную структуру, подтянет фреймворки и красиво аргументирует выбор.
Но он гарантированно упустит самое важное:⭐️похожую фичу уже проверяли полгода назад, и она провалилась;
⭐️разработка завязана на команду, которая сейчас плотно занята другим проектом;
⭐️ключевой клиент выступает против такого сценария;
⭐️через месяц у компании вообще меняется стратегия;
⭐️последнее исследование пользователей полностью изменило понимание проблемы.
Дело не в том, что AI ошибается. Ему просто неоткуда взять контекст, которым ежедневно пользуется продуктовая команда. Качество ответа AI ограничено качеством контекста, который ему предоставили. Именно поэтому работа продакта — это не просто написать хороший промпт.
Реальная ценность в том, чтобы собирать этот пазл целиком:✅какой контекст действительно влияет на решение;
✅какие ограничения нельзя игнорировать;
✅какие гипотезы уже проверялись;
✅какие компромиссы приняты внутри компании.
Чем сильнее становятся языковые модели, тем ценнее становится способность отделять информацию от контекста. Информацию AI найдёт за секунды. А вот контекст рождается только внутри команды — через реальные исследования, ошибки, споры и решения, которые принимались годами.
AI работает с информацией, продакт — с контекстом.❓Какой контекст в вашем продукте невозможно передать даже самым подробным промптом?
Продолжение следует>>> 
